回到酒店，王一男打开随身携带的笔记本电脑，启动Freeind，开始整理自己的шщЩ..1a

　　人工智能是当前的热点，而神经网络又是热点中的热点，但是除了极少数领域，比如说车牌识别，或者极少数个例，比如说米歌的围棋狗以外，在实践中很少看到具体的应用案例。

　　造成这种情况的原因很简单，那就是神经网络对硬件的依赖性，在普通的8电脑或者基于AR芯片的手机上不是不能运行神经网络，但是运行的效率绝对会让你发狂。

　　还有神经网络那庞大的数据量，全部装到手机里面几乎是不可能的。

　　所以，目前的神经网络应用是极度依赖硬件的，这也就限制了它的应用范围，反正你记住，在普通的手机上几乎跑不起来一个实用的神经网络就对了。

　　但是有了王一男的新发现和新技术就完全不一样了，对样本的整理和训练这一步没有捷径可言，老老实实的在专用硬件上花很长时间进行就好了，这也不是问题的焦点所在。

　　但是一旦训练完成，神经网络稳定之后，王一男就可以利用一系列的数学工具，以及形式化技巧，根据神经网络的类型，对庞大的神经网络数据进行分块的指令化。

　　简单的理解，可以认为将神经网络这种多层迭代的运行方式，映射成普通冯诺依曼机器的运行方式。

　　具体而言，比如说对于其中/8的神经网络分块，映射为一种通用的冯诺依曼机器指令，比如说，JAVA或者LLV的字节码吧。

　　你可以认为王一男找到一种编译方法，可以将神经网络的数据，编译成一种通用的字节码，再利用现成的JIT技术，或者LLV的编译技术，得到可执行的P或者手机程序。

　　最后，再将所有的分块组合起来，就能得到任何训练后的神经网络，在P或者手机上的编译版本。

　　也就是说，制约人工智能发展的最大的障碍，硬件的限制现在完全不存在了，只要在专用的硬件上用足够的样本训练出符合要求的神经网络，然后利用王一男的技术，就能够将这个训练好的神经网络编译到普通的P甚至手机上，从而得到一个可以完成同样任务的手机APP。

　　我再举一个具体的例子，大家就明白了，目前哥鲲鹏通过训练，学会了如何最高效率的飞行，但是它没办法直接教给人类怎么飞行，而且又不能将哥鲲鹏带上天，直接让它指挥飞机怎么飞。

　　所以现在王一男和杨总师采用的方法是，自己编写飞控软件，然后让哥鲲鹏来找到里面的缺陷，经过多次迭代来改进人类编写的飞控软件，从而获得质量不错的飞控软件。

　　有了王一男的新技术，现在可以直接将哥鲲鹏的神经网络，编译到飞控计算机的指令集，比如说Al

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